[6월10일 IT뉴스] RAG기반 공공AI 도입 가이드, 구글 에이전트RAG 정확도 향상

 

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2026년  6월 10일(수) 주요  IT 뉴스

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공공 AI 중복 구축 막는다… 행안부, '공통 인프라 활용 가이드' 배포

공공 AI  공통기반 활용 본격화

공공기관의 인공지능 서비스 개발 방식이 개별 구축 중심에서 정부 공통 인프라 활용 구조로 전환된다. 행정안전부는 예산 낭비와 기술 파편화를 줄이고, 행정 현장에서 바로 적용할 수 있는 실행 기준을 제시했다.

 

■ 기사 핵심 요약

– 행정안전부는 전국 공공기관에 공공부문 AI 도입·활용 가이드를 배포했다.

– 가이드는 범정부 인공지능 공통 기반 우선 이용 조항 시행에 앞서 마련됐다.

– 공공기관은 AI 모델과 GPU 등을 공동 활용해 중복 구축을 줄이게 된다.

– RAG 기술을 우선 적용해 최신 행정 문서 기반의 정확한 답변을 유도한다.

 

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 가이드 마련 배경

– 개별 기관별 인공지능 인프라 구축은 예산 낭비와 기술 파편화 문제를 만들 수 있다.

– 정부는 이를 줄이기 위해 범정부 AI 공통 기반 활용 기준을 제시했다.

→ 공공 AI 도입의 표준화와 효율성 확보가 핵심이다.

 

◎ 실행 기준 구조

– 가이드는 AI 서비스 개발 전 과정을 기획, 예산, 계약, 구축, 운영 5단계로 정리했다.

– 현장 담당자가 바로 활용할 수 있는 실무형 안내서로 구성됐다.

· 적용 대상: 중앙부처, 지방정부, 공공기관

 

◎ RAG 우선 전략

– AI가 학습 데이터만 활용하지 않고 기관 내부 최신 문서를 먼저 검색하도록 설계한다.

– 검색된 지식 데이터를 기반으로 답변하게 해 환각 현상을 줄인다.

→ 행정 데이터 기반의 신뢰성 있는 AI 행정서비스 구현이 목적이다.

 

◎ 현장 안착 지원

– 행안부는 세종과 서울에서 중앙부처, 지자체, 민간 AI 사업자 대상 설명회를 연다.

– 실제 공통 기반 활용 사례를 시연하고 현장 의견을 향후 개선에 반영할 계획이다.

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구글, 기업용 AI 정확도 34% 높인 '에이전틱 RAG' 공개

구글 에이전틱 RAG

구글이 기존 RAG의 한계를 보완한 에이전틱 RAG 프레임워크를 공개했다. 이 기술은 반복 검색과 자체 검증을 통해 기업용 질의에서 발생하는 정보 누락과 환각 문제를 줄이는 데 초점을 둔다.

 

■ 기사 핵심 요약

– 구글 리서치와 구글 클라우드는 에이전틱 RAG를 발표했다.

– 해당 기술은 제미나이 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼에 적용된다.

– 기존 RAG의 단일 검색 한계를 보완해 복합 질의 정확도를 높인다.

– 멀티 에이전트가 검색, 검증, 재검색을 수행해 답변 근거를 강화한다.

 

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 기존 RAG 한계

– 기존 RAG는 한 차례 검색 결과를 기반으로 답변하는 구조다.

– 문서 간 연결이나 추가 데이터베이스 탐색이 필요한 기업 질의에서 불완전한 답변이 발생할 수 있다.

→ 분산된 정보 환경에서는 검색 결과의 충분성 검토가 중요하다.

 

◎ 에이전틱 RAG 구조

에이전틱 RAG 구조

– 핵심은 검색된 정보가 답변에 충분한지 판단하는 충분한 맥락 에이전트다.

– 정보가 부족하면 재검색 키워드를 생성하고 추가 탐색을 반복한다.

– 플래너 에이전트, 쿼리 리라이터, 서치 팬아웃 에이전트가 역할을 나눠 협업한다.

→ 인공지능 내부에 품질보증 체계를 넣은 구조다.

 

◎ 성능 개선 효과

– 팩트 기반 질의응답 평가에서 기존 방식 대비 최대 34% 높은 정확도를 기록했다.

– 크로스 코퍼스 환경에서는 90.1% 정확도를 달성했다.

· 단일 코퍼스 대비 응답 지연 차이는 평균 3% 이내다.

 

◎ 기업 적용 의미

– 구글은 이 기술이 응답의 감사 가능성과 추적 가능성을 높인다고 설명했다.

– 답변이 실제 데이터에 근거하도록 보장하는 것이 핵심 방향이다.

 

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